SpringBoot + ClickHouse + 异步写入：亿级行为日志实时分析，查询秒级响应
今天咱们聊聊一个在大数据分析领域非常关键的技术话题：海量日志的实时分析。 海量日志分析的痛点 在我们的日常开发工作中，经常会遇到这样的场景： 每天产生数亿条用户行为日志，存储和查询都是问题 传统的MySQL、PostgreSQL等关系型数据库在大数据量下查询缓慢 需要实时分析用户行为，但数据处理延迟很高 统计报表需要聚合大量数据，响应时间长达几分钟 特别是在保险行业，需要分析用户投保、理赔、咨询等行为，传统的数据分析方案往往无法满足实时性要求。今天我们就以保险理赔日志分析为例，聊聊如何用ClickHouse解决这些问题。 原文链接 为什么选择ClickHouse 相比传统的关系型数据库，ClickHouse有以下优势： 列式存储：对于聚合查询性能极佳 高压缩比：存储空间占用少 实时分析：支持实时数据插入和查询 水平扩展：支持分布式集群部署 SQL兼容：学习成本低 保险理赔日志分析场景 让我们以保险理赔为例，分析其日志数据特点： 投保行为：用户浏览产品→填写信息→提交投保→支付成功 理赔行为：报案登记→上传材料→审核进度→理赔结果 咨询行为：在线客服→电话咨询→留言反馈 这些....
